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從原理上能看出來，這三個(gè)數(shù)據(jù)都是評(píng)價(jià)波形前后部分之間的混亂程度的。所以這三個(gè)數(shù)據(jù)都是評(píng)價(jià)波形前后重復(fù)性的，也就是頻率。熵越大，波形中各個(gè)頻率越多，熵越小，波形中亂七八糟的頻率越小。三個(gè)之間的區(qū)別的話近似熵，1991年的算法。樣本熵，2000年的算法。近似熵在比較的時(shí)候有一個(gè)自身比較的數(shù)值在里面，這個(gè)算法優(yōu)化了。模糊熵，2007年的算法。前面兩個(gè)算法在評(píng)價(jià)時(shí)加入了一個(gè)閾值：大于閾值就混亂，小于就不混亂。模糊熵加入了一個(gè)fuzzy的思想在里面。更科學(xué)一些。啥叫fuzzy，就比如說，原來分男女，只有 是 或者 不是 這種。現(xiàn)在加入了模糊思想，就告訴你，這貨有0.8的概率是男的，有0.2的概率是女的這種。這種軟分類其實(shí)更科學(xué)的。更多的可以參考fuzzy c means算法。模糊熵就把閾值分割的0或者1變成了0.4，0.5這種數(shù)據(jù)，更科學(xué)一些。
作者：熱干
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來源：知乎
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